26秋招淘天AIGC算法一面

实习拷打部分（值得记录的和开放题）： 1.场景内微调训练是怎么做的？增益点在哪里 2.多场景迁移学习的其他优化思路 3.长序列建模的检索方式？如何改进soft search检索方式的复杂度？了解哪些端到端的序列建模 4.项目中的llm4rec是预训练的，了解过如何实现端到端吗 5.了解过的端到端生成式推荐挑几个来介绍 6.开放题：在考虑更充足资源和基建的情况下 如何优化你的项目？（序列建模 llm4rec的角度） 无八股 代码： 最长递增子序列的变式，写两种方法

26届理工科C9博，之前都在忙发论文，国庆节前才开始急匆匆的海投，目标算法岗。很多大厂还在笔试、约面前的保温或者一面，合合信息作为我第一批投递的公司，面试流程已经全部走完，意向书拿下。之前在双选会上有简单了解过公司，印象里是非常低调的科技公司，擅长的领域比较垂直。校招面试过程中深度了解后，感觉确实有垂类科技领域top但低调的强实力。1、校招整体面试体验好，流程短平快，能感觉到和大厂不同。2、公司文化氛围感觉比较好，面试官状态和气色都很好，活人感很足，也没有阴间面试时间。流程快，没有笔试没有测评，一共三轮：一面HR面，二面深度技术面，三面（终面）高管面（我在上海所以是线下）一面hr面（第一次遇到hr面在第一轮）：大概半小时，分为自我介绍、hr围绕项目经验个人发展问，反问，会在过程中把公司&业务线、岗位信息介绍的很清楚，也会认真倾听你的项目经验再反问，非常真诚、平等对话，hr也非常了解技术，颠覆了我对hr一贯的认知二面算法技术面：2v1，围绕项目经验深度挖掘...问很多底层第一性原理的逻辑思考，最后会有机器学习相关的编程题，2位面试官很专业，风格不同三面高管面-线下：会有开放式作业需要提前准备，线下到公司进行面试，hr会提前接待，准备了饮料还有小零食，面试过程中，关注的技术问题都切中要害，开放式题目能感受到面试官对技术趋势的判断。整体挺烧脑，不是常规套路，感觉自己作业做的不是很到位思考还需加深（看论文看错了...）面试后，第二轮技术面试官带我简单参观了公司，面完试还有一袋子周边礼物，里面的本子质感不错周五面试的，周一就收到了意向书，真没想到居然会是秋招第一封意向，确实高效整体校招面试和大厂不太一样，轮次较少，也没有很多八股和套路。遇到的人都很年轻，很务实专业。无论是hr还是技术面试官，可以感觉到他们的专业能力很强，对技术钻研深刻。最后看看开奖情况。

属于是交叉部门面 1.分享一段做的比较成功但是又比较有挑战的事情 2.如果这个项目重做一次，哪里可以做得更好 3.分享一件比较难忘但最终结果可能是失败的事情 4.通过这个项目，你觉得如果未来的工作里面遇到这样的问题，你可以怎么解决 5.如何沟通协调五个部门的负责人来确定一个会议时间 6.面试官给出六个个人特征，让我排序 7.携程不好用的地方 8.介绍一款自己喜欢的app 9.觉得自己的产品思维体现在哪里